7 solutions de lac de données pour 2025

Découvrez les 7 solutions de lac de données qui définiront la gestion des données en 2025. Découvrez les avantages, les éléments essentiels en matière de sécurité, les approches basées sur le cloud et des conseils pratiques pour une mise en œuvre efficace des lacs de données.

Aujourd'hui, les données ont révolutionné l'environnement commercial, transformant tout, de l'analyse avancée à la prise de décision en temps réel. Dans la quête pour gérer des sources de données massives et disparates, les solutions de lac de données sont devenues la pierre angulaire des architectures d'information actuelles. En effet, 35 milliards d'enregistrements ont été exposés à des violations de données au cours des quatre premiers mois de 2024 seulement, ce qui justifie la mise en œuvre de mesures de sécurité des données plus strictes, telles que les lacs de données de cybersécurité. telles que les lacs de données de cybersécurité. Les lacs de données sont très différents des structures rigides des entrepôts de données traditionnels, car ils permettent l'ingestion et le traitement de données dans plusieurs formats.

Cette flexibilité ouvre des possibilités innovantes, mais pose également des défis en matière de gouvernance, de performance et de sécurité du lac de données. Cependant, de nombreuses entreprises ont du mal à gérer la complexité de la migration vers un lac de données basé sur le cloud, à rester rentables et à maintenir des contrôles rigoureux pour se conformer aux réglementations. Certaines stratégies ont également été mises en place pour combler le fossé entre les approches du lac de données et de l'entrepôt de données. Le paysage des données continuant d'évoluer, il est important pour les entreprises de déterminer la plateforme de lac de données qui correspond le mieux à leurs besoins en matière de performances, d'évolutivité et de sécurité.

Dans cet article, nous explorerons le concept de lac de données, ses principaux avantages et les raisons pour lesquelles les organisations se tournent aujourd'hui vers les solutions de lac de données. Dans cet article, nous mettrons en avant les 7 technologies qui domineront les environnements de lacs de données en 2025, leurs caractéristiques remarquables et la manière dont elles résolvent les défis modernes liés aux données. Nous explorerons comment chaque solution aborde l'ingestion, la transformation, la gouvernance et l'analyse avancée, y compris l'intégration avec les entrepôts de données et les architectures de streaming existants. Enfin, nous passerons en revue les critères de sélection clés et les meilleures pratiques pour choisir la bonne plateforme.

Qu'est-ce qu'un lac de données ?

Un lac de données est un référentiel centralisé situé dans un emplacement centralisé qui sert à stocker de grandes quantités de données brutes dans leur format d'origine provenant d'une grande variété de sources (telles que des bases de données opérationnelles, des capteurs IoT, des flux de clics et des documents non structurés). Les lacs de données ne nécessitent pas de schéma préalable, ce qui les différencie des bases de données relationnelles traditionnelles ou des solutions de lacs de données et d'entrepôts de données. Au contraire, les données restent intactes et la structure n'est appliquée qu'à la demande (approche " schéma à la lecture "). Cela offre aux scientifiques des données, aux analystes et aux développeurs la flexibilité nécessaire pour extraire des informations sans être soumis à des contraintes strictes.

Les projets de recherche prévoient une croissance annuelle des données de 28 %, ce qui incite à utiliser de nouvelles technologies pour faire face à cette croissance. Dans ce contexte, les lacs de données sont devenus une solution essentielle, un environnement indépendant des fournisseurs permettant de stocker de grandes quantités de données. Les lacs de données permettent d'unifier les données provenant de différents canaux, mais leur approche consistant à " tout stocker " peut créer des marécages de données ou des actifs mal gérés. Sans un cadre solide pour la classification, la traçabilité et la sécurité des données, les lacs deviennent rapidement chaotiques, ce qui rend difficile la conformité et les analyses avancées.

C'est pourquoi les solutions modernes de lacs de données se concentrent sur la gouvernance, la découvrabilité et l'automatisation afin de garantir que les données restent exploitables et fiables.

Besoin de solutions de lacs de données

Les solutions de lacs de données sont adoptées par les organisations pour de nombreuses raisons, toutes liées à la nécessité de fournir des analyses flexibles et à haut volume. Voici les principaux facteurs qui poussent les entreprises modernes à créer ou à moderniser leurs architectures de lacs de données :

1. Augmentation du volume et de la variété des données : les entreprises génèrent désormais une quantité sans précédent de données structurées et non structurées provenant des réseaux sociaux, des applications mobiles, des capteurs IoT et des API partenaires. Ces charges ne sont pas suffisamment évolutives et flexibles pour les systèmes de bases de données traditionnels. Un lac de données cloud à haute capacité est une méthode rentable pour stocker des données en vue d'une analyse future.
2. Analyses à la demande et apprentissage automatique : Les analystes et les scientifiques de données veulent disposer rapidement des données brutes sans avoir à attendre les processus ETL. L'environnement flexible du lac encourage l'expérimentation et les analyses avancées, telles que la modélisation prédictive, en permettant aux équipes d'interroger et de transformer les données selon leurs besoins. Les lacs de données, associés à des cadres d'apprentissage automatique avancés, peuvent fournir des informations en temps réel et améliorer la prise de décision.
3. Sécurité et gouvernance des lacs de données: les lacs de données stockent des données massives et variées, ce qui rend urgente la mise en place de mesures de sécurité des lacs de données, telles que la gestion des identités et des accès (IAM), le chiffrement et l'audit. Les nouvelles solutions comprennent des contrôles précis pour se conformer aux réglementations GDPR et CCPA, ce qui faisait défaut aux premières initiatives de lacs de données./a> telles que la gestion des identités et des accès (IAM), le chiffrement et l'audit. Les nouvelles solutions comprennent des contrôles précis pour se conformer aux réglementations GDPR et CCPA, ce qui faisait défaut aux premières initiatives de lacs de données.
4. Efficacité opérationnelle : La consolidation des données dans un référentiel unique élimine les silos et répond à la demande croissante des unités commerciales en matière d'informations basées sur les données. Les équipes peuvent réduire la duplication entre plusieurs systèmes spécialisés afin de minimiser les frais généraux. De plus, des transformations avancées telles que le nettoyage, la normalisation ou l'enrichissement des données à l'aide de sources externes peuvent être effectuées à partir d'un seul et même endroit.

7 solutions de lac de données en 2025

Les plateformes modernes de lac de données sont conçues pour ingérer, stocker, transformer et sécuriser de vastes quantités de données et offrent des fonctionnalités telles que l'automatisation, la gouvernance et l'analyse en temps réel.

Dans cette section, nous passerons en revue sept solutions de lac de données de premier plan présentant des atouts distincts pour répondre aux différents besoins d'une entreprise.

SentinelOne

SentinelOne Singularity Data Lake est une plateforme unifiée basée sur l'IA qui transforme les données brutes en informations exploitables. Elle centralise l'ingestion de données provenant de sources disparates, permettant ainsi l'investigation en temps réel, la détection des menaces et la réponse automatisée. SentinelOne Data Lake élimine les silos de données et simplifie l'analyse, permettant ainsi aux entreprises d'améliorer leurs performances en matière de sécurité tout en conservant une visibilité et un contrôle total sur leurs données.

Aperçu de la plateforme

1. Analyses basées sur l'IA : Singularity™ Data Lake utilise des algorithmes d'IA avancés pour trouver des modèles, détecter des anomalies et prédire les menaces futures avant qu'elles ne deviennent réelles. Cela permet à l'organisation d'analyser d'énormes ensembles de données en temps réel afin de répondre de manière proactive aux risques émergents. La plateforme met en corrélation les événements, fournit des informations exploitables et simplifie les investigations complexes. L'analyse automatisée permet aux équipes de consacrer moins de temps à l'analyse manuelle et plus de temps aux initiatives stratégiques.
2. Ingestion de données unifiée : Elle fonctionne sans effort avec des sources propriétaires et tierces, ne laissant aucune donnée critique de côté. L'intégration des données est rationalisée grâce à des connecteurs préconfigurés, ce qui réduit le délai de rentabilisation. Elle consolide les données provenant de plusieurs environnements, notamment des systèmes cloud, sur site et hybrides, en un seul emplacement accessible. Cela permet de briser les silos de données et donne aux organisations la possibilité d'avoir une vue d'ensemble de leur environnement opérationnel.
3. Conformité OCSF : les données ingérées sont normalisées et structurées dans Singularity™ Data Lake à l'aide de l'Open Cybersecurity Schema Framework (OCSF). Cette normalisation garantit la compatibilité et facilite l'intégration dans d'autres outils et systèmes de cybersécurité. La cohérence dans le traitement et l'analyse des données offre aux équipes de sécurité un environnement de travail moins complexe. La plateforme permet une prise de décision plus rapide et une meilleure interopérabilité dans l'ensemble de l'écosystème de sécurité grâce à l'alignement sur l'OCSF.

Caractéristiques :

1. Ingestion complète : combine les données provenant de n'importe quelle source et ne manque jamais aucune information critique.
2. Analyses assistées par l'IA : offre des informations approfondies sur les menaces, les comportements et les performances grâce à l'apprentissage automatique.
3. Réponse en temps réel: permet d'éliminer rapidement les menaces grâce à des informations contextuelles.
4. Visibilité à l'échelle de l'entreprise: brise les silos de données pour une surveillance holistique du cloud, des terminaux et d'autres domaines.
5. Optimisation des performances : surveille les analyses et s'adapte facilement aux besoins de l'entreprise.

Problèmes fondamentaux éliminés par SentinelOne

1. Duplication des données : supprime les copies de données redondantes pour garantir un stockage et une récupération efficaces.
2. Vues de sécurité fragmentées : centralise les ensembles de données pour fournir une vue unifiée du paysage des menaces de l'entreprise.
3. Allongement des délais d'investigation : les workflows automatisés et les analyses basées sur l'IA accélèrent le temps moyen de réponse.
4. Conservation limitée des journaux: offre un stockage sécurisé à long terme des données critiques.
5. Processus manuels : des règles automatisées personnalisables et des corrélations d'alertes réduisent les frais généraux opérationnels.

Témoignages

“J'utilise SentinelOne Singularity depuis quelques mois maintenant et je suis très impressionné, en particulier par la sécurité basée sur l'IA qui détecte et répond automatiquement aux menaces en temps réel. La plateforme est facile à gérer et traite efficacement les menaces et les logiciels malveillants.” – ASSOCIÉ EN SÉCURITÉ INFORMATIQUE ET GESTION DES RISQUES

Retrouvez les avis et évaluations des utilisateurs concernant SentinelOne Singularity™ Data Lake sur Gartner Peer Insights et PeerSpot.

The Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC)

Informatica IDMC est une plateforme qui couvre l'ingestion, la transformation, la gouvernance et l'analyse des données. Son architecture permet aux organisations de créer des pipelines, d'imposer la qualité des données et de tracer leur provenance tout au long du pipeline. IDMC dispose de connecteurs intégrés qui contribuent à créer une synergie entre un lac de données et un environnement d'entrepôt de données.

Caractéristiques :

1. Catalogue de données basé sur l'IA : les nouveaux ensembles de données sont automatiquement détectés, avec attribution de métadonnées et d'enregistrements de lignage.
2. Services de qualité des données : garantit la cohérence du formatage, de la déduplication et de la validation.
3. Ingestion à haut débit : Systèmes sur site, applications SaaS ou sources IoT pouvant charger des volumes importants ou des flux en continu.
4. Gouvernance sécurisée : La solution comprend des contrôles d'accès basés sur les rôles, un cryptage et des modules de conformité.

Découvrez ce que les utilisateurs pensent d'Informatica Intelligent Data Management Cloud (IDMC) sur Peerspot.

Palantir Foundry

Palantir Foundry peut déployer des analyses pour les clients gouvernementaux et les entreprises. Foundry prend en charge l'analyse collaborative entre les services en traitant les données comme des objets au sein d'une ontologie. Il fournit aux professionnels des données une couche sémantique qui les aide à comprendre les relations.

Son contrôle d'accès renforce également la sécurité du lac de données, en autorisant uniquement le personnel autorisé à accéder aux données sensibles.

Caractéristiques :

1. Modèle de données basé sur l'ontologie : Il mappe les entités et les relations du monde réel sur les données brutes.
2. Outils de collaboration : Les ensembles de données peuvent être manipulés par plusieurs équipes avec un contrôle complet des versions.
3. Pipelines haute performance : Ils s'adaptent horizontalement pour gérer l'ingestion de grands volumes de données multiformats.
4. Gouvernance granulaire : La classification des données à des fins de conformité est liée à la gestion des identités.

Lisez les évaluations et les avis authentiques sur Palantir Foundry sur Peerspot.

SAP HANA

SAP HANA offre un traitement en mémoire et des analyses en temps réel entre les charges de travail opérationnelles et analytiques. Pour les lacs de données, HANA utilise son magasin en colonnes pour traiter les données non structurées et les transactions SAP ERP traditionnelles. Il effectue des analyses sur des données en temps réel et est capable de stocker des enregistrements bruts, non transformés.

Il prend en charge la planification des ressources d'entreprise, la gestion de la chaîne d'approvisionnement et d'autres systèmes critiques grâce à son écosystème.

Caractéristiques :

1. Moteur en colonnes en mémoire : Prend en charge les requêtes en moins d'une seconde sur de grands volumes de données.
2. Fonctions ML et prédictives natives : Comprend des algorithmes avancés pour la science des données en temps réel.
3. OLTP/OLAP hybride : Il diffuse les charges de travail transactionnelles et les analyses dans un seul environnement.
4. Intégration avec les applications SAP : l'intégration avec des applications telles que Concur, SuccessFactors et bien d'autres s'intègre nativement à S/4HANA.

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Azure Data Factory

Azure Data Factory est un service d'intégration de données entièrement géré par Microsoft qui orchestre le transfert de données provenant de diverses sources vers un lac de données basé sur le cloud. Le mappage des flux de données offre un environnement sans code, mais des transformations personnalisées peuvent être effectuées à l'aide de notebooks ou de scripts. Data Factory peut alimenter des pipelines d'analyse avec des données en temps réel ou programmées, associées à Azure Data Lake Storage ou Synapse Analytics.

Caractéristiques :

1. Pipelines personnalisables : une interface glisser-déposer pour concevoir des flux ETL/ELT.
2. Écosystème de connecteurs riche : prend en charge les bases de données SQL, les applications SaaS, les sources de données volumineuses et bien plus encore.
3. Environnement Spark évolutif : Il optimise les tâches grâce à une mise à l'échelle dynamique des ressources de calcul.
4. Déclencheurs événementiels : ingère les données à leur arrivée ou lors d'événements métier spécifiques.

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Matillion ETL

Matillion ETL est conçu pour faciliter les transformations de données à grande échelle. Matillion simplifie la création de pipelines ETL pour les entrepôts de données ou les lacs de données dans le cloud en mettant l'accent sur une interface utilisateur intuitive. Les utilisateurs peuvent définir visuellement des workflows, de l'ingestion initiale aux transformations avancées. Cela accélère les délais de réalisation des projets pour les entreprises de taille moyenne qui ne disposent pas d'une équipe dédiée à l'ingénierie des données, mais qui ont néanmoins besoin de traiter des volumes importants de données.

Fonctionnalités :

1. Tâches de transformation graphique : cela simplifie la création de flux de données complexes, de l'ingestion à la fusion.
2. Déploiement sur les principaux clouds : Intégrations natives avec les services de données AWS, Azure et GCP.
3. Connecteurs étendus : Comprend des CRM, des ERP et des outils marketing pour une meilleure connectivité.
4. Empreinte légère : Matillion est un outil natif du cloud qui s'adapte aux pics d'utilisation.

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StreamSets

StreamSets fournit une plateforme axée sur les DataOps pour l'ingestion et la transformation continues des données, avec des capacités d'évolution des schémas et de streaming en temps réel. Ses pipelines s'adaptent aux données provenant de différentes sources, ce qui évite toute interruption du processus d'ingestion lorsque de nouveaux champs ou formats apparaissent. StreamSets peut également unifier les tâches par lots et en streaming et alimenter simultanément un lac de données et un entrepôt de données.

Caractéristiques :

1. Gestion des dérives de schéma : Gère les champs ou les structures de données inattendus à la volée.
2. Surveillance en temps réel : Tableaux de bord sur les performances du pipeline et le taux d'erreur.
3. Déploiement multi-environnements : Prise en charge des environnements hybrides et multi-cloud, couvrant les systèmes sur site et les applications SaaS.
4. Contrôles d'intégrité des données : garantit la cohérence des données grâce à des sommes de contrôle, la gestion des versions et des alertes en cas d'anomalies.

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Comment choisir la solution de lac de données idéale ?

Lorsque vous choisissez la bonne plateforme de lac de données, vous devez trouver le juste équilibre entre performances, sécurité, intégration et coût. La section suivante présente sept éléments à prendre en compte, de l'examen de votre écosystème actuel à la réflexion sur la gouvernance, afin que vous puissiez concevoir une architecture qui tire parti de la puissance des solutions de lac de données sans vous laisser submerger par la prolifération des données.

1. Évaluez la compatibilité de l'écosystème existant : Vérifiez comment la solution de lac de données fonctionne avec votre ou vos fournisseurs de cloud existants, ainsi qu'avec vos bases de données sur site, vos outils de BI et vos entrepôts de données. Une incompatibilité peut entraîner une refonte coûteuse ou entraver les workflows d'analyse. Idéalement, la plateforme que vous choisissez doit disposer de connecteurs plug-and-play et d'API ouvertes. Des flux de données fluides et des perturbations minimales sont confirmés par des preuves de concept approfondies.
2. Donnez la priorité à la sécurité du lac de données : Les mesures de sécurité des lacs de données ne sont pas négociables, car ceux-ci stockent généralement des informations personnelles identifiables, des dossiers financiers ou des propriétés intellectuelles sensibles. Recherchez plutôt recherchez des solutions qui chiffrent les données au repos et en transit, utilisent un accès basé sur l'identité et enregistrent l'activité des utilisateurs à des fins d'audit. Certains fournisseurs ont ajouté à cela une détection avancée des anomalies, signalant les lectures ou écritures suspectes. Si la conformité est essentielle (par exemple, RGPD ou HIPAA), assurez-vous que la plateforme est certifiée pour les exigences de conformité.
3. Évaluation de l'évolutivité et des performances : les outils moins performants peuvent être ralentis par des volumes importants et une forte concurrence. Assurez-vous que la solution prend en charge les clusters de calcul distribués, les couches de mise en cache ou les moteurs en mémoire afin de traiter rapidement les requêtes volumineuses. Évaluez les capacités d'auto-scaling si vous avez des charges de travail irrégulières (c'est-à-dire des pics d'ingestion quotidiens). Grâce à des benchmarks de performance testés pour vos volumes de données, vous pouvez maintenir la stabilité de vos SLA.
4. Automatisation de l'intégration et de la transformation des données : L'agilité est entravée par les processus manuels. La découverte automatisée des métadonnées, l'inférence de schémas ou les pipelines de transformation sont disponibles sur des plateformes qui permettent aux équipes chargées des données de se concentrer sur des tâches à valeur ajoutée plutôt que sur des tâches fastidieuses. Les cadres ETL/ELT qui gèrent les variations de format réduisent les frictions liées à l'ajout de nouvelles sources. Les parties prenantes moins techniques trouvent particulièrement utiles la conception basée sur une interface graphique ou les pipelines basés sur des modèles.
5. Vérifiez la gestion des métadonnées et la traçabilité des données : Une traçabilité complète est nécessaire pour une gouvernance efficace, depuis l'origine et les transformations jusqu'à chaque enregistrement. Les outils qui cataloguent automatiquement les nouveaux ensembles de données permettent d'éviter le redoutable " marécage de données ". Ils rendent également les informations plus faciles à trouver, ce qui permet aux analystes de trouver plus rapidement ce dont ils ont besoin, là où ils en ont besoin. Pour se conformer aux réglementations, il est généralement nécessaire de suivre la traçabilité afin de montrer comment les données ont été collectées, traitées et utilisées.
6. Évaluer les structures de coûts : les solutions de lac de données peuvent facturer en fonction du stockage, de l'utilisation des ressources informatiques ou des événements d'ingestion. Certaines regroupent simplement tout dans un tarif par nœud ou par instance. Si vos volumes de données augmentent rapidement, vous ne voulez pas vous retrouver avec des dépenses incontrôlables. Pour les charges de travail variables, certaines organisations préfèrent une tarification à l'utilisation, tandis que d'autres choisissent des remises sur engagement d'utilisation afin de stabiliser leur budget.
7. Examinez la flexibilité hybride et multicloud : la plupart des applications d'entreprise fonctionnent dans plusieurs clouds et/ou sur site. La distribution géographique, le basculement et l'optimisation des coûts sont réalisés grâce à des solutions hybrides qui couvrent plusieurs fournisseurs. Vérifiez également si l'outil peut répliquer ou fédérer des données entre AWS, Azure, GCP ou votre centre de données. Cela garantit la résilience et atténue la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur, tout en offrant une gouvernance centralisée.

Conclusion

En fin de compte, nous avons appris comment les lacs de données occupent le centre de la gestion moderne des données, combinant l'ingestion brute, le stockage de grands volumes, l'analyse flexible et transformations avancées en un seul domaine. Les solutions de lacs de données vous permettent d'intégrer les données IoT en streaming dans vos lacs de données ou d'unifier les données cloisonnées des différents services, ouvrant ainsi de nouvelles perspectives en matière d'informations et d'innovation. Mais tout cela n'est possible que si l'architecture est alignée sur les objectifs commerciaux et si vous trouvez des solutions dans des domaines tels que la sécurité des lacs de données, la gouvernance des métadonnées et l'optimisation des coûts.

Nous avons vu que chacune des sept plateformes présentées possède ses propres fonctionnalités, allant de la sécurité à la modélisation basée sur l'ontologie. Pour faire un choix éclairé, une entreprise doit tester des cas d'utilisation réels, examiner l'intégration avec l'écosystème existant et s'assurer que le support opérationnel est solide. Lorsqu'il est bien conçu, un lac de données peut devenir un atout stratégique, permettant des avancées en matière d'apprentissage automatique, des décisions fondées sur les données et un avantage concurrentiel à long terme dans un monde riche en données.

Avec SentinelOne Singularity Data Lake, vous pouvez donner à votre entreprise les moyens de garder une longueur d'avance sur les menaces tout en conservant une visibilité et un contrôle complets. Contactez-nous dès aujourd'hui pour en savoir plus ou pour planifier une démonstration personnalisée.

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FAQs

Qu'est-ce qu'un lac de données et en quoi diffère-t-il d'un entrepôt de données ?

Un lac de données est un référentiel qui stocke des données brutes dans leur format natif, tandis qu'un entrepôt de données définit au préalable un schéma et est optimisé pour l'analyse. Les lacs de données fonctionnent selon un modèle " schéma à la lecture ", qui offre une grande flexibilité pour les données non structurées ou semi-structurées.

En revanche, les entrepôts de données traitent généralement des données structurées et nettoyées à des fins de reporting rapide. Les lacs de données constituent le meilleur choix pour les analyses exploratoires et les cas d'utilisation du machine learning, car ils contiennent des informations plus larges et moins traitées.

Avantages des solutions de lacs de données basées sur le cloud ?

Les solutions de lacs de données basées sur le cloud, hautement évolutives et facturées à l'utilisation, ne nécessitent aucun investissement initial important en matériel. Ces solutions facilitent également l'accès mondial pour les équipes distribuées et prennent en charge des outils d'analyse avancés au sein du même écosystème cloud. Les coûts de stockage sont réduits grâce au transfert des données rarement consultées vers des couches moins coûteuses grâce à des fonctionnalités intégrées telles que la hiérarchisation automatique. En outre, la plupart des fournisseurs de cloud proposent des services d'IA et d'analyse natifs qui s'intègrent naturellement à votre lac de données.

Comment les lacs de données basés sur le cloud profitent-ils aux entreprises ?

En déployant un lac de données basé sur le cloud, vous éliminez les charges opérationnelles telles que la maintenance du matériel sur site. L'élasticité rapide permet aux entreprises de faire face à des pics soudains de données, tels que des augmentations saisonnières du trafic ou des expansions nocturnes, sans avoir à repenser leur architecture. Les data scientists peuvent également créer des clusters d'analyse à la demande, ce qui permet aux lacs basés sur le cloud d'accélérer le temps nécessaire à l'obtention d'informations.

De plus, les fournisseurs de cloud proposent souvent des fonctionnalités natives de gouvernance, de sécurité et d'audit des données qui facilitent la mise en conformité.

Quelles sont les mesures de sécurité essentielles pour les lacs de données ?

La sécurité des lacs de données doit être robuste et peut inclure le chiffrement au repos, le chiffrement en transit et des contrôles stricts d'identité et d'accès. La traçabilité des personnes qui ont accédé aux données ou les ont modifiées est assurée dans la sécurité des lacs de données grâce à la journalisation des audits, et des outils de détection des anomalies détectent les modèles d'utilisation suspects. Les réglementations en matière de confidentialité sont respectées grâce à des autorisations basées sur les rôles, voire à des contrôles basés sur les attributs afin de restreindre l'accès aux champs sensibles. En outre, de nombreux lacs de données intègrent également des politiques avancées de détection des menaces ou de confiance zéro afin d'empêcher les mouvements latéraux dans les environnements partagés.

Quelles sont les meilleures plateformes de lacs de données en 2025 ?

SentinelOne Data Lake, Informatica IDMC, Palantir Foundry, SAP HANA, Azure Data Factory, Matillion ETL et StreamSets font partie des principales plateformes de lacs de données. Chacune répond à des besoins organisationnels différents, certaines se concentrant sur les transformations sans code, le streaming en temps réel ou la gouvernance avancée. Le choix qui vous convient le mieux dépend de la pile technologique dont vous disposez déjà, de vos obligations en matière de conformité ou de vos exigences en matière de performances.

Souvent, une validation de principe permet de déterminer la plateforme la mieux adaptée à vos besoins.

Comment les entreprises peuvent-elles utiliser efficacement l'analyse des lacs de données ?

La gouvernance des données est cruciale pour les entreprises au début, car elle garantit que les données sont cataloguées, documentées et non dupliquées. Les requêtes à grande échelle et la modélisation prédictive peuvent être gérées par des équipes à l'aide de moteurs distribués tels que Spark ou des frameworks ML spécialisés. Les efforts en matière de données se concentrent sur l'identification des problèmes commerciaux à fort impact, tels que la perte de clients ou l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.

Enfin, un lac de données combiné à un entrepôt de données solide ou à un pipeline de streaming en temps réel complète un écosystème analytique qui fournit des résultats concrets.